【摘 要】
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为了提高降雨条件下短时公交客流的预测精度,提出一种基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型。分析了降雨天气与公交客流的相关关系,揭示不同降雨等级对公交客流量的影响。进一
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71473060)资助
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为了提高降雨条件下短时公交客流的预测精度,提出一种基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型。分析了降雨天气与公交客流的相关关系,揭示不同降雨等级对公交客流量的影响。进一步发挥支持向量机(SVM)的快速归类和K近邻算法(KNN)的高预测精度的优点,提出了基于SVMKNN的短时公交客流预测模型。具体方法为:用SVM训练少量数据生成子数据库,随后采用KNN识别相似模式预测短时公交客流。通过采集深圳市南山区4条公交线路降雨条件下的客流数据进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性。结果表明,SVM-KNN算法的综合平均绝对误差(MAE)为8.437,综合均方误差(MSE)为10.725,综合平均相对误差(MAPE)为8.8%,综合均方相对误差(MSPE)为11.3%,比常用的RBF模型的MAE,MSE,MAPE及MSPE各类误差分别降低了3.646,3.631,4.6%,5.5%。
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